本文探讨了基于提示的方法以提高自然语言生成模型的问题选择质量，提出了“重述和回答”（RaR）方法，显著提升了模型性能。研究评估了大型语言模型在条件问答中的能力与局限，强调了有效证据检索的重要性，并倡导使用全面的评估框架以应对挑战。